关于数据库技术与数据仓库的思考

摘要：数据库技术经过很长一段时间发展已取得显著成就，若从应用领域、数据模型等相关技术角度出发，可以将数据库简单分为：分布式数据库、并行数据库、人工智能、知识数据库等。新形势下随着信息管理系统深层次应用，计算机用户也呈现出直线增长趋势，正因为这样计算机用户希望能够在现有基础之上计算机系统能够提供更高层次的数据分析功能和访问更多数据源的数据，充分利用自身优质资源，努力发现以往未发现或者缺少认知的数据关系，为企业者科学决策提供理论依据。基于此种环境下，数据仓库应运而生，数据仓库可以说是数据库技术的最新发展，是计算机顺应社会发展需要的重要表现。数据仓库的初衷和目的在于构建系统化、科学化数据存贮环境，将决策中所需数据有效分离出来，使分散且不一致的操作数据转换成集成的、统一的信息。本文以分析从数据库技术到数据仓库技术为切入点，深入探析数据库技术与数据仓库技术两者之间的区别与联系，以此为广大研究者提供强大理论支撑。

关键词：数据库技术 数据仓库技术 区别 联系

中图分类号：TP274 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2015）09-0000-00

数据库技术作为计算机技术的重要分支，受多种因素影响大型关系数据库系统已经无法满足信息社会发展需要，使得数据库技术不断在原有基础之上发展数据管理功能，数据仓库体系因此产生。从某种意义上来说数据库体系从不同角度、多个层次实现了“数摇信导知识”转化，在竞争日渐白热化的今天，被越来越多的企业应用到自身管理中，基于此研究数据库技术与数据仓库具有迫切性，而这也成为了本文研究重点。

1从数据库技术到数据仓库技术

新形势下世界各国、各个行业都希望通过建立数据库方式，以此增强市场竞争力。建设以数据库为核心的信息系统和信息系统，在提升企业经济效益方面发挥着重要作用。数据库所管理、存储中有着丰富的信息量，也正是因为数据库技术与社会经济、企业信息化、现代化紧密联系在一起。新形势下随着计算机用户数量迅猛增长，用户对数据资源提出了更高层次要求，急切希望能够对数据库中的信息进行检索或者是再加工，形成一个有力决策环境，数据仓库技术也因此出现。不可否认，数据仓库技术是在数据库技术的基础上发展而来，仅10余年时间，数据仓库技术就在计算机领域中发挥着重要作用，值得一提的是，率先引用数据仓库技术的是中国银行。

2据仓库的定义及特点

数据仓库始于上世纪八十年代中期，截至目前为止还没有给出明确定义。当然在无特殊情况下，大多数采用仓库之父的：“数据仓库是支持管理决策过程的，面向主题的、集成的、稳定的的数据集合”。数据仓库用数据库比较其具有以下特点：

2.1数据仓库面向主题

数据仓库面向主题其特指在较高层次上对分析对象完整、一致的描述。众所周知，每一个主题都有其自身特点，基于此其面对的分析领域也就不同，主题同分析领域两者之间联系密切，其数据组织方式也是独有的。它支持在线分析处理，通过不同方式、手段获得在线事物处理权利。

2.2数据仓库数据是集成的

数据仓库的数据来源很大程度上要依靠传统操作性数据库，在未完全进入数据仓库时，就必须从其它数据库中获取相关信息，在完成这一工作之后对其进行加工与集成，形成系统化、结构化数据，能够相关使用者正确决策创造条件，当然这些数据是相对单一的、分散的，就目前情况来说还不能形成一个统一的整体。

2.3数据仓库规模庞大

数据仓库由若干个数据库组成，而这也正是其规模庞大的原因所在，其数据集成和存储主要来自于分布异质的信息源数据，相对其传统数据库而言，数据仓库规模较大，自然而然所蕴含的信息量也就更多。

2.4数据仓库具有稳定性特征

数据仓库不仅蕴含丰富信息，而且还能够存储海量信息，例如：不同主题不同时期的综合信息，在无特殊情况下能够保留5-10年。基于此，决策者可依据自身企业实际情况对相关数据进行整体分析，根据其走势制定行之有效发展战略，再有，用户在分析处理相关数据过程中，可以不更新数据库。就传统数据库而言，其很少涉及与历史相关数据，其存储时间仅为1年甚至于更短时间，只简单应用于操作型事物处理，当然用户可根据自身需要增加数据记录，对无用数据则可删除、修改等。

3数据仓库与数据库的区别与联系分析

众所周知，数据仓库体系主要通过数据库技术予以实现，数据库经过很长一段时间发展渐变成数据仓库，尽管如此，数据库与数据仓库两者之间存在着较大差别。例如：数据仓库的初衷和目的表现在辅助决策，用户可依据自身需要选择相关数据库，并且通过数据仓库的数据进行数据查询，以此获得准确数据，其主要应用于建立企业模型、阶段规划等。以建立企业模型为例进行分析，就是企业在综合考虑各方面因素后，从企业用户角度出发对企业所需数据的内容以及数据间关系的抽象，而企业有两种选择，可以考虑使用ER模型方法，也可以选择使用面向对象的分析方法。不可否认。数据库同数据仓库在诸多方面都存在相同点，但是，其终极目的存在差异，也正因为这是使其在技术以及方法使用上不同。例如：在数据仓库初级建设阶段，当这一环节工作完成之后再建立企业模型，其实不切合实际的，或者是数据库系统设计难以实现。

数据仓库建设并非简单表现在一个项目上，而是将目标步骤化处理，依据不同阶段选取不同主题，只有这样才能够确保整体目标予以时间。数据仓库建设其原则是把管理层最需要数据放于第一位置，数据仓库与传统计算机系统开发有明显不同，因为数据仓库一旦建成，为了确保数据仓库结果预算准确性，还需要花费一定时间去分析和检验，也就是说成功的数据仓库数据来源于开发领域业务的全面认知。

参考文献

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[2]施伯乐，汪卫.数据仓库与数据挖掘研究进展[J].计算机应用与软件，2013（11）.

[3]王泽明.浅谈数据仓库技术[J]. 计算机应用与软件，2011（01）.

收稿日期：2015-08-10

作者简介：陈婷（1982―），女，汉族，北京人，研究方向：计算机应用、软件与理论。